影像工程是一個(gè)復(fù)雜的領(lǐng)域，其主要來自于它的多樣性及深度性。這個(gè)領(lǐng)域涵蓋了影像和圖像在后端應(yīng)用中的多個(gè)面項(xiàng)，包括編譯碼技術(shù)、色彩處理、數(shù)據(jù)壓縮和質(zhì)量評(píng)估等。隨著影像技術(shù)不斷進(jìn)步，影像工程不僅涉及到如何高效地儲(chǔ)存和傳輸影像數(shù)據(jù)，還需在處理過程中保持高質(zhì)量的圖像效果。

從色彩空間的選擇到壓縮算法的應(yīng)用，每一個(gè)環(huán)節(jié)都可能影響最終的影像質(zhì)量。因此，了解影像工程的各個(gè)技術(shù)細(xì)節(jié)和挑戰(zhàn)，是確保影像系統(tǒng)在實(shí)際應(yīng)用中達(dá)到良好效果的關(guān)鍵。

影像好不好，透過數(shù)據(jù)量化告訴你

在影像質(zhì)量的評(píng)估過程中，客觀數(shù)據(jù)是我們做出明智決策的基礎(chǔ)。常用的影像質(zhì)量評(píng)估指針包括峰值信噪比（Peak signal-to-noise ratio , PSNR）、影片多方法評(píng)分（Video Multimethod Assessment Fusion, VMAF）和結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)（Structural Similarity Index, SSIM）：

峰值信噪比（PSNR）：衡量原始影像與壓縮后影像之間的差異，值越高表示質(zhì)量越好。

影片多方法評(píng)分（VMAF）：由Netflix開發(fā)，綜合多種方法來評(píng)估影像質(zhì)量，能更準(zhǔn)確地反映人眼觀感。

結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)（SSIM）：專注于影像的結(jié)構(gòu)信息，相比PSNR更能反映視覺質(zhì)量。

綜合這些數(shù)據(jù)，我們能夠更準(zhǔn)確地評(píng)估影像質(zhì)量，并選擇更適合特定應(yīng)用需求的方案。無論是追求極致的畫質(zhì)還是追求資源效率，數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)都為我們提供了科學(xué)依據(jù)，確保每一個(gè)選擇都經(jīng)得起考驗(yàn)！

案例分享：用客觀指針揭開影像質(zhì)量的真相

我們挑選了市面上的影像擷取卡來進(jìn)行測(cè)試與分析，影像在經(jīng)過擷取卡處理之后，是否能夠保持影像質(zhì)量呢？

我們先用主觀的角度來看看這四張圖片，你覺得哪一張的質(zhì)量更好呢？

透過分析之后得到的結(jié)果如下：

PSNR

• Sample 1和Sample 3 & 4的PSNR都高于30dB，達(dá)到我們?cè)O(shè)定的基線。
• Sample 2的PSNR則低于基線，顯示出其影像質(zhì)量不佳。

VMAF

• Sample 1和Sample 3 & 4的VMAF分?jǐn)?shù)均高于80，顯示出高質(zhì)量的視覺效果。
• Sample 2的VMAF分?jǐn)?shù)明顯低于基線，進(jìn)一步驗(yàn)證了其質(zhì)量問題。

SSIM

• Sample 1和Sample 3 & 4的SSIM分?jǐn)?shù)均接近或高于9，顯示出良好的結(jié)構(gòu)相似性。
• Sample 2的SSIM分?jǐn)?shù)遠(yuǎn)低于基線，表明其結(jié)構(gòu)相似性不佳。

總結(jié)與分析

Sample 1：雖然這款樣本的PSNR、VMAF和SSIM三項(xiàng)指標(biāo)均達(dá)到了基準(zhǔn)要求，但由于動(dòng)態(tài)畫面處理能力較差，部分畫面的評(píng)分較低，從而影響了整體數(shù)據(jù)的表現(xiàn)。

Sample 2：這款樣本由于使用了不同的接口，并串接了一個(gè)接口轉(zhuǎn)換器來轉(zhuǎn)換接口。因?yàn)槭?bit訊號(hào)來源，輸入到10bit的接口，這也導(dǎo)致影像在轉(zhuǎn)換后的畫質(zhì)明顯變差，數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)也反映出這一點(diǎn)，其評(píng)估后的數(shù)據(jù)明顯低于其他樣本，不建議使用這樣的串接方法。

Sample 3 & 4：這兩款樣本的表現(xiàn)非常優(yōu)秀，這得益于其高階圖像處理器，在動(dòng)態(tài)畫面的處理速度和質(zhì)量上均表現(xiàn)出色，其數(shù)據(jù)遠(yuǎn)超我們?cè)O(shè)定的標(biāo)準(zhǔn)。

綜合結(jié)果表明，高階圖像處理器在保持影像質(zhì)量方面具有明顯優(yōu)勢(shì)，而接口轉(zhuǎn)換和訊號(hào)處理的不足會(huì)顯著影響影像質(zhì)量。

影像質(zhì)量評(píng)估指針–多元應(yīng)用場(chǎng)域及使用時(shí)機(jī)

現(xiàn)代的3C產(chǎn)品越來越多樣化，PSNR、VMAF 和 SSIM 等影像質(zhì)量評(píng)估工具可以廣泛應(yīng)用在多個(gè)領(lǐng)域，例如：

1. 視頻會(huì)議系統(tǒng)
2. 視訊監(jiān)控設(shè)備
3. 影音串流媒體服務(wù)
4. 顯示設(shè)備質(zhì)量驗(yàn)證測(cè)試
5. 內(nèi)容創(chuàng)作與編輯軟件
6. 視訊編譯碼器開發(fā)

這些指標(biāo)透過定量分析，可以協(xié)助制造商和服務(wù)供貨商提升產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力，確保用戶獲得理想的視覺體驗(yàn)。

為何影像質(zhì)量不如預(yù)期？

影像質(zhì)量下降的因素通常與圖像處理、壓縮和顯示技術(shù)息息相關(guān)。以下為一些常見造成影像質(zhì)量的下降因素：

1. 壓縮損失：壓縮過程中可能引入塊狀效應(yīng)、模糊和顏色失真
2. 色彩處理：色彩轉(zhuǎn)換可能導(dǎo)致顏色偏差或細(xì)節(jié)損失。
3. 分辨率降低：減少分辨率會(huì)使影像變模糊和失去細(xì)節(jié)。
4. 噪聲：噪聲會(huì)使影像看起來雜亂或模糊。
5. 運(yùn)算精度：計(jì)算過程中的量化誤差會(huì)影響影像質(zhì)量。
6. 顯示器問題：顯示器的色彩準(zhǔn)確性和設(shè)定會(huì)影響影像顯示效果。
7. 視覺效果：運(yùn)動(dòng)模糊和邊緣效應(yīng)可能會(huì)損害影像清晰度。
8. 數(shù)據(jù)傳輸問題：傳輸過程中的丟包或錯(cuò)誤會(huì)損害影像質(zhì)量。

了解這些影像質(zhì)量下降的因素可以幫助在圖像處理和傳輸過程中做出更好的選擇，以保持高質(zhì)量的視覺效果。

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